[发明专利]基于压缩感知的匿名叛逆者追踪方法

说明书

本发明提出基于压缩感知匿名叛逆者追踪的方法，其实现步骤为：1.初始化；2.用户注册；3.数据提供商DS记录用户身份信息；4.预处理；5.压缩感知加密数据；6.广播密文；7.用户订阅；8.认证匿名身份；9.会话密钥分发；10.解密密钥分发；11.密文解密；12.追踪匿名叛逆者身份信息；13.撤销用户；14.恢复撤消用户；15.增加新用户。本发明主要解决现有压缩感知加密方案中密文完整性保护和能量泄露的问题，同时保证在匿名叛逆者将密钥泄露给其他用户时能够追踪到该叛逆用户，提高系统整体安全性，可用于物联网或云加密系统中敏感数据的高效加密传输。

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，更进一步涉及密码技术领域中的一种基于压缩感知的匿名叛逆者追踪方法。本发明以压缩感知为基础，提出了一种可用于在线数据库中对密文认证、能量加密的加密方法，实现对匿名叛逆用户的追踪。

背景技术

信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界必备手段。多年来，信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理。定理指出，只有采样速率达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信号。然而随着人们对信息需求量的增加，携带信息的信号带宽越来越宽，如超宽带通信和信号处理、核磁共振成像、雷达遥感成像、传感器网络等实际应用，因此以此为基础的信号处理框架需求的采样速率和处理速度也越来越高。

另一方面，在实际应用中，为了降低存储、处理和传输成本，人们常常采样压缩方式将大量的冗余信息舍弃，仅仅存储少量的有用信息。这种高速采样再压缩的过程浪费了大量采样时间和空间资源。因此Candes、Tao、Romberg、Donoho 等人在2004年首先提出压缩感知理论，并在2006年正式提出CS理论，并引起了广泛的关注，成为国际上迅速兴起的热门研究方向。其中，Rice大学已经成功设计出一种基于压缩感知的新型单像素相机，在实践中迈出坚实的一步。

压缩感知(CS)是建立在矩阵分析，统计概率论，优化与运筹学，泛函分析等基础上的一种新的信号描述与处理的理论框架，CS同时实现信号的采样和压缩，只需远少于Nyquist采样定理所要求的采样数目就可以精确或近似精确的重建原始信号。CS理论指出：当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的，可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数线性投影为低维观测向量，同时保持了重建信号所需的信息，最后通过求解稀疏最优化问题就能够从低维观测向量精确地或者高概率地重建原始高维信号。在该理论框架下，采样速率不再取决于信号的带宽，而在很大程度上取决于两个基本准则：稀疏性和非相干性，或者稀疏性和等距约束性(RIP)。

W Xue和C Luo在其发表的论文“Kryptein:A Compressive-Sensing-BasedEncryption Scheme for the Internet of Things”(Acm/ieee InternationalConference on Information Processing in Sensor Networks，2017)中提出了一种基于云存储的压缩感知加密方法。该方法的主要步骤是：(1)系统初始化时，数据提供者本地生成密钥以及扰乱矩阵参数，计算扰乱矩阵，并与接受者秘密共享稀疏矩阵和扰乱矩阵参数。(2)加密时，数据提供者用密钥、扰乱矩阵以及所要发送的明文消息计算得到密文，并将密文上传至云端；(3)解密时，云端接收到用户的解密需求后，将所需密文发送给用户，此时只有拥有密钥的合法用户才可以正确解密密文，没有密钥的非法者无法得到真正明文。该方法存在的不足之处是：该文献提出的方案属于云端不会修改存储在云上数据的解决方案，由于没有考虑到密文认证的问题，无法防止恶意攻击者对密文的篡改，并且构成信息算子的稀疏矩阵需要与接收用户共享，无法防止接收用户将稀疏矩阵泄露出去的问题，同时没有考虑能量泄露的问题，信号数据容易遭到能量攻击，在实际应用中会造成严重的安全问题。